不锈钢打广告，让你的品牌闪耀光芒

让品牌闪耀光芒——如何利用不锈钢打广告

品牌宣传是企业营销中不可或缺的一环，如何让品牌脱颖而出？不锈钢打广告或许是一个不错的选择。不锈钢材质具有美观、耐用、易清洗等特点，可以在广告中发挥一定的优势。本文将从四个方面介绍如何利用不锈钢打广告，让品牌闪耀光芒。

1. 利用不锈钢广告牌吸引眼球

广告牌是品牌宣传的重要手段之一，而不锈钢广告牌则在材质、颜色等方面具有独特的优势。在广告牌设计上，可以运用不锈钢材质的金属质感、镜面反光等特点，突出品牌LOGO、文案等元素，吸引消费者的眼球。同时，不锈钢具有较高的抗腐蚀性和耐候性，能够保证广告牌长时间使用，减少维护成本。另外，在广告牌的增量方面，也可以通过结合LED灯源，实现夜间广告效果的提升。例如，不锈钢字迹加上LED灯源的照明效果，将会带来令人印象深刻的视觉效果。

2. 利用不锈钢广告架提升品牌形象

广告架作为一种常见的宣传物料，可以帮助品牌快速占有观众的视觉空间，提升品牌形象。而不锈钢广告架则在材质、结构等方面优势明显。在材质上，不锈钢广告架具有高强度、高韧性、高耐腐蚀、长寿命的特点，能够承受各种环境的考验，具有极佳的耐用性。另外，在结构上，不锈钢架具有较高的稳定性和韧性，可以承受较大的风力等外部因素的影响，保证广告架的稳定性和安全性。

3. 利用不锈钢橱窗展示品牌魅力

橱窗展示是品牌形象宣传的重要渠道，在不锈钢材质的选择上，可以在展示效果、安全性等方面发挥优势。在展示效果方面，不锈钢材质具有光泽度高、反光率高、色彩饱满等特点，可以让展示的产品更加突出、显眼。此外，不锈钢材质的易清洗特点也能够保证橱窗展示的整洁度，为消费者带来更佳的购物体验。在安全性方面，不锈钢材质的表面平滑、无毛刺、无辐射等特点，使得橱窗展示更加安全，避免了一些由于地震、突发事件等因素导致的物品掉落伤人事件。

4. 利用不锈钢广告物料提升品牌质感

除了广告牌、广告架、橱窗展示等物料，不锈钢材质还可以用于品牌宣传物料的制作，如产品展示架、展示柜、标识牌等。相比于传统的物料材质，不锈钢具有更好的外观效果、更高的质感和更长的使用寿命。而且，利用不锈钢制作的宣传物料可以更好地体现品牌的高端、大气、精致等特点，进一步提升品牌的质感。

总结

不锈钢打广告是一种较为优秀的品牌宣传手段，可以有效地提升品牌形象、吸引消费者眼球、提高品牌质感等。利用不锈钢的特点，可以设计出较为独特的广告牌、广告架、橱窗展示等物料，实现品牌形象的快速提升。但需要注意的是，在设计制作过程中要关注制作质量以及运用效果，切勿为了追求新颖、炫酷的设计效果牺牲品质和安全。

不锈钢打广告，让你的品牌闪耀光芒随机日志

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新(xin)智(zhi)元(yuan)報(bao)道(dao)

編(bian)輯(ji)：LRS

【新智元導(dao)讀(du)】一次(ci)學(xue)完(wan)所(suo)有(you)生成式模型！

過(guo)去(qu)的(de)兩(liang)年(nian)時(shi)間(jian)裏(li)，AI界(jie)的大型生成模型發(fa)布(bu)呈(cheng)井(jing)噴(pen)之(zhi)勢(shi)，尤(you)其(qi)是(shi)Stable Diffusion開(kai)源(yuan)和(he)ChatGPT开放(fang)接(jie)口(kou)後(hou)，更(geng)加(jia)激(ji)发了(le)業(ye)界對(dui)生成式模型的熱(re)情(qing)。

但(dan)生成式模型種(zhong)类繁(fan)多(duo)，发布速(su)度(du)也(ye)非(fei)常(chang)快(kuai)，稍(shao)不(bu)留(liu)神(shen)就(jiu)有可(ke)能(neng)錯(cuo)过了sota

最(zui)近(jin)，來(lai)自(zi)西(xi)班(ban)牙(ya)科(ke)米(mi)利(li)亞(ya)斯(si)主(zhu)教(jiao)大学的研(yan)究(jiu)人(ren)員(yuan)全面(mian)回顾了各(ge)个領(ling)域(yu)內(nei)AI的最新進(jin)展(zhan)，將(jiang)生成式模型按(an)照(zhao)任(ren)務(wu)模態(tai)、领域分(fen)為(wei)了九(jiu)大类，並(bing)總(zong)結(jie)了2022年发布的21个生成式模型，一次看明(ming)白(bai)生成式模型的发展脈(mai)絡(luo)！

論(lun)文鏈(lian)接：https://arxiv.org/abs/2301.04655

生成式AI分类

模型可以(yi)按照輸(shu)入(ru)和输出(chu)的數(shu)據(ju)类型进行(xing)分类，目(mu)前(qian)主要(yao)包(bao)括(kuo)9类。

有趣(qu)的是，在(zai)這(zhe)些(xie)已(yi)发布大模型的背(bei)后，只(zhi)有六(liu)个組(zu)織(zhi)（OpenAI, Google, DeepMind, Meta, runway, Nvidia）參(can)與(yu)部(bu)署(shu)了这些最先(xian)进的模型。

其主要原(yuan)因(yin)是，为了能夠(gou)估(gu)計(ji)这些模型的参数，必(bi)須(xu)擁(yong)有極(ji)其龐(pang)大的计算(suan)能力(li)，以及(ji)在数据科学和数据工(gong)程(cheng)方(fang)面高(gao)度熟(shu)練(lian)且(qie)經(jing)驗(yan)豐(feng)富(fu)的團(tuan)隊(dui)。

因此(ci)，也只有这些公(gong)司(si)，在收(shou)購(gou)的初(chu)創(chuang)公司和与学術(shu)界合(he)作(zuo)的幫(bang)助(zhu)下(xia)，能够成功(gong)部署生成式人工智能模型。

在大公司参与初创企(qi)业方面，可以看到(dao)微(wei)軟(ruan)向(xiang)OpenAI投(tou)資(zi)了10億(yi)美(mei)元，并帮助他(ta)們(men)开发模型；同(tong)樣(yang)，谷(gu)歌(ge)在2014年收购了Deepmind。

在大学方面，VisualGPT是由(you)阿(e)蔔(bu)杜(du)拉(la)國(guo)王(wang)科技(ji)大学（KAUST）、卡(ka)内基(ji)梅(mei)隆(long)大学和南(nan)洋(yang)理(li)工大学开发的，Human Motion Diffusion模型是由以色(se)列(lie)特(te)拉維(wei)夫(fu)大学开发的。

同样，其他項(xiang)目也是由一家(jia)公司与一所大学合作开发的，比(bi)如(ru)Stable Diffusion由Runway、Stability AI和慕(mu)尼(ni)黑(hei)大学合作开发；Soundify由Runway和卡内基梅隆大学合作开发；DreamFusion由谷歌和加州(zhou)大学伯(bo)克(ke)利分校(xiao)合作。

Text-to-image模型

DALL-E 2

由OpenAI开发的DALL-E 2能够從(cong)由文本(ben)描(miao)述(shu)组成的提(ti)示(shi)中(zhong)生成原始(shi)、真(zhen)實(shi)、逼(bi)真的圖(tu)像(xiang)和藝(yi)术，而(er)且OpenAI已经对外(wai)提供(gong)了API来訪(fang)問(wen)該(gai)模型。

DALL-E 2特别之處(chu)在於(yu)它(ta)能够将概(gai)念(nian)、屬(shu)性(xing)和不同風(feng)格(ge)结合起(qi)来，其能力源于語(yu)言(yan)-图像預(yu)訓(xun)练模型CLIP神经網(wang)络，从而可以用(yong)自然(ran)语言来指(zhi)示最相(xiang)關(guan)的文本片(pian)段(duan)。

具(ju)體(ti)来說(shuo)，CLIP embedding有幾(ji)个理想(xiang)的属性：能够对图像分布进行穩(wen)定(ding)的轉(zhuan)換(huan)；具有強(qiang)大的zero-shot能力；并且在微調(tiao)后实現(xian)了最先进的结果(guo)。

为了獲(huo)得(de)一个完整(zheng)的图像生成模型，CLIP图像embedding解(jie)碼(ma)器(qi)模塊(kuai)与一个先验模型相结合，从一个給(gei)定的文本標(biao)題(ti)中生成相关CLIP图像embedding

其他的模型還(hai)包括Imagen，Stable Diffusion，Muse

Text-to-3D模型

对于某(mou)些行业，僅(jin)能生成2D图像还無(wu)法(fa)完成自動(dong)化(hua)，比如遊(you)戲(xi)领域就需(xu)要生成3D模型。

Dreamfusion

DreamFusion由Google Research开发，使(shi)用预先训练好(hao)的2D文本到图像的擴(kuo)散(san)模型来进行文本到3D的合成。

Dreamfusion使用一个从二(er)维扩散模型的蒸(zheng)餾(liu)中得到的損(sun)失(shi)取(qu)代(dai)了CLIP技术，即(ji)扩散模型可以作为一个通(tong)用的連(lian)續(xu)優(you)化问题中的损失来生成样本。

相比其他方法主要是对像素(su)进行采(cai)样，在参数空(kong)间的采样比在像素空间的采样要難(nan)得多，DreamFusion使用了一个可微的生成器，專(zhuan)註(zhu)于创建(jian)从隨(sui)機(ji)角(jiao)度渲(xuan)染(ran)图像的三(san)维模型。

其他模型如Magic3D由英(ying)偉(wei)達(da)公司开发。

Image-to-Text模型

获得一个描述图像的文本也是很(hen)有用的，相當(dang)于图像生成的逆(ni)版(ban)本。

Flamingo

该模型由Deepmind开发，在开放式的視(shi)覺(jiao)语言任务上(shang)，只需通过一些输入/输出例(li)子(zi)的提示，即可进行few-shot学習(xi)。

具体来说，Flamingo的输入包含(han)视觉條(tiao)件(jian)下的自回歸(gui)文本生成模型，能够接收与图像或(huo)视頻(pin)交(jiao)错的文本token序(xu)列，并生成文本作为输出。

用戶(hu)可以向模型输入query，并附(fu)上一張(zhang)照片或一段视频，模型就會(hui)用文本答(da)案(an)来回答。

Flamingo模型利用了两个互(hu)補(bu)的模型：一个是分析(xi)视觉場(chang)景(jing)的视觉模型，一个是執(zhi)行基本推(tui)理形(xing)式的大型语言模型。

VisualGPT

VisualGPT是一个由OpenAI开发的图像描述模型，能够利用预训练语言模型GPT-2中的知(zhi)識(shi)。

为了彌(mi)合不同模态之间的语義(yi)差(cha)距(ju)，研究人员設(she)计了一个全新的编码器-解码器注意(yi)力机制(zhi)，具有整流(liu)門(men)控(kong)功能。

VisualGPT最大的优點(dian)是它不需要像其他图像到文本模型那(na)样多的数据，能够提高图像描述模型的数据效(xiao)率(lv)，能够在小(xiao)眾(zhong)领域得到應(ying)用或对少(shao)見(jian)的物(wu)体的进行描述。

Text-to-Video模型

Phenaki

该模型由Google Research开发制作，可以在给定一连串(chuan)文字(zi)提示的情況(kuang)下，进行真实的视频合成。

Phenaki是第(di)一个能够从开放域时间變(bian)量(liang)提示中生成视频的模型。

为了解決(jue)数据问题，研究人员在一个大型的图像-文本对数据集(ji)以及数量較(jiao)少的视频-文本例子上进行聯(lian)合训练，最終(zhong)获得了超(chao)越(yue)视频数据集中的泛(fan)化能力。

主要是图像-文本数据集往(wang)往有数十(shi)亿的输入数据，而文本-视频数据集則(ze)小得多，并且对不同長(chang)度的视频进行计算也是一个难题。

Phenaki模型包含三个部分：C-ViViT编码器、训练Transformer和视频生成器。

将输入token转换为embedding后，接著(zhe)经过时序Transformer和空间Transformer，再(zai)使用一个沒(mei)有激活(huo)的單(dan)一線(xian)性投影(ying)，将token映(ying)射(she)回像素空间。

最终模型可以生成以开放域提示为条件的时间连貫(guan)性和多样性的视频，甚(shen)至(zhi)能够处理一些数据集中不存(cun)在的新概念。